Job at a glance
◎職務詳細 ◼︎プロダクトへのAI技術基盤導入・伴走支援 ・クラウドサインやLegalBrain エージェント等のプロダクトへのAI技術基盤の導入と、各プロダクト特有の課題解決 ・(例)プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を用いた具体的機能の実装と最適化 ◼︎精度評価・改善サイクルの構築と運用 ・プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立 ・共通基盤でカバーできない部分の基盤へのフィードバック ・プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発 ◎開発環境 ●言語・フレームワーク ・バックエンド: Go ・機械学習: Python / scikit-learn など ・LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse ●技術基盤 ・インフラ: AWS / Google Cloud ・データベース: Aurora / BigQuery ・AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch ●プロジェクト管理・ソースコード管理 ・プロジェクト管理: JIRA ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ●情報共有・開発支援 ・情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io ・開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など ◎ポジションの魅力 ・開発したモデルや行なった精度改善がプロダクトの価値に直結し、ユーザーへの提供価値や事業の成長をダイレクトに感じることができる環境 ・リーガルや電子契約といった専門領域での日本最大級のデータを、実際のプロダクト上で活用できる稀有な環境 ・AI技術基盤を複数のプロダクトに新たにデプロイしていくという基盤の立ち上げ・拡大のフェーズを経験できること